DBMS > Badger vs. IRONdb vs. Lovefield vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. IRONdb vs. Lovefield vs. Milvus

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Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches

Primäres Datenbankmodell

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	2,31
Rang	#113	Overall
	#3	Vektor DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

google.github.io/lovefield

milvus.io

Technische Dokumentation

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

milvus.io/docs/overview.md

Entwickler

DGraph Labs

Circonus LLC.

Google

Erscheinungsjahr

2017

2014

2019

Aktuelle Version

V0.10.20, January 2018

2.1.12, February 2017

2.3.4, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus

Implementierungssprache

C und C++

JavaScript

C++, Go

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
macOS

10.14 or later
Windows

with WSL 2 enabled

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

text, numeric, histograms

Vector, Numeric and String

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

JavaScript

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in Lua

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Automatic, metric affinity per node

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

configurable replication factor, datacenter aware

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Bounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based access control and fine grained access rights

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Milvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready...
» mehr

Competitive advantages

Highly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch...
» mehr

Typical application scenarios

RAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication....
» mehr

Key customers

Milvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,...
» mehr

Market metrics

As of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations 3k+ enterprise...
» mehr

Licensing and pricing models

Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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22. März 2024, Datanami

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IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI
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